Modelos Predictivos
en Nutrición y Salud
Propuesta de aporte y capacidad de integración al programa de Nutrición y Dietética
julio, 2023
Introducción
En el año 2015 las Naciones Unidas (ONU) firmaron los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) y metas asociadas, en los que se incluyen, entre otros:
- La erradicación de la pobreza extrema y reducir la desigualdad.
- Acabar con el hambre.
- Lograr la seguridad alimentaria y mejora de la nutrición.
- Garantizar una vida saludable y promover el bienestar para todos en todas las edades.
- Disminuir de la mortalidad por enfermedades no transmisibles (ENT).
Introducción
- Las ENT se cobran la vida de 41 millones de personas todos los años, lo que equivale al 74% de todas las muertes a nivel mundial.
- Las enfermedades cardiovasculares representan la mayor parte de la mortalidad por ENT, es decir, 17.9 millones de personas al año … y la diabetes 2 millones, incluidas las muertes por enfermedad renal causadas por la diabetes.
- En 2020 se estimó que 149 millones de niños menores de 5 años, sufrieron retraso en talla por malnutrición crónica y 45 millones sufrieron emaciación debido a la desnutrición aguda.
Introducción
- Se estima que el 52% de los adultos de la población mundial tienen exceso de peso.
- En países de bajos ingresos se incrementa la doble carga de malnutrición, coexiste la desnutrición y obesidad coexistiendo, incluso en el mismo hogar.
- La prevalencia del hambre que se sitúa en un 9.9% a nivel mundial, lo que representa casi 811 millones de personas.
- En Colombia el 12.9% de la población presenta inseguridad alimentaria moderada o severa
Reflexiones
Al tratarse de relaciones multifactoriales que desencadenan diversos desenlaces adversos a la salud, cobra relevancia la investigación en estos temas para establecer parámetros de atención y prevención de las ENT.
Es necesario formar profesionales e investigadores en Nutrición, con altas competencias en metodologías de investigación que contribuyan a la comprensión, descripción y modelamiento de estos fenómenos en su entorno, sus interacciones y dinamismo para establecer probabilidades de desenlaces en salud
Reflexiones
El conocimiento del riesgo de un evento futuro en pacientes o grupos de individuos, permite tener pronósticos para la toma de decisiones diagnósticas y terapéuticas en función de la prevención o tratamiento.
Así mismo, es importante la identificación de los factores individuales, ambientales y clínicos asociados al riesgo de evento en cualquier caso.
Curso: Modelos Predictivos en Nutrición y Salud
Obejtivos
- Identificar las herramientas y técnicas informáticas para la construcción, evaluación y validación de los modelos predictivos.
- Construir modelos predictivos que contribuyan al entendimiento y mejor toma de decisiones en el campo de la nutrición.
- Aplicar los modelos predictivos en el diseño de intervenciones nutricionales que impacten la salud.
Contenido
- Unidad 1: Introducción a los modelos predictivos
- Unidad 2: Métodos basados en Árboles
- Unidad 3: Métodos basados en comportamientos no-lineales
- Unidad 4: Modelamiento multiparamétrico
Unidad 1: Introducción a los modelos predictivos
- Modelos de regresión lineales generalizados
- Lineal
- Logística
- Poisson (conteo/tasa de incidencia)
- Binomial Negativa (sobredispersión)
- Medidas de rendimiento, discriminación y calibración de modelos (validez interna)
- Métodos Bootstrap y validación cruzada (validez interna)
Unidad 1: Introducción a los modelos predictivos
Unidad 1: Introducción a los modelos predictivos
Unidad 1: Introducción a los modelos predictivos
Unidad 1: Introducción a los modelos predictivos
Unidad 2: Métodos basados en Árboles
- Árboles de clasificación y regresión
- Random Forest (bosques aleatorios)
- Métodos bagging y boosting
Unidad 2: Métodos basados en Árboles
Unidad 2: Métodos basados en Árboles
Unidad 2: Métodos basados en Árboles
Unidad 2: Métodos basados en Árboles
